Как внедрить ИИ в промышленную инфраструктуру

Для промышленных предприятий и организаций госсектора использование публичных облаков зачастую невозможно — как по регуляторным ограничениям, так и по требованиям к информационной безопасности. В этих условиях дообучение моделей должно происходить внутри периметра, на собственных данных, без вывода информации наружу.

Это требует локальной инфраструктуры, адаптированной для обучения и эксплуатации ИИ. В ее состав входят инструменты отслеживания решений и объяснимости моделей (XAI), системы журналирования и управления версиями, механизмы цифровой подписи и разграничения прав доступа.

Такие компоненты позволяют точно понимать, кто обучал модель, какие данные использовались и, почему ИИ принял конкретное решение. Это обеспечивает соответствие отраслевым требованиям, включая стандарты по КИИ (критической информационной инфраструктуре), и снижает юридические и эксплуатационные риски. Правильно выстроенный процесс дообучения способен принести реальный прирост эффективности за счёт адаптации модели к внутренним данным, а при сочетании ИИ с методами математического моделирования можно достичь еще большего эффекта.

«Качественно выстроенный ИТ-ландшафт является важным конкурентным преимуществом — за счет автоматизации технологических и бизнес-процессов, совершенствования методов принятия решений. Неправильно спроектированная инфраструктура может серьезно затормозить развитие компании. Поэтому важно с самого начала закладывать принципы независимости и гибкости в архитектуру ИИ-систем», — отмечает Виктор Урусов, руководитель Скала^р (Группа Rubytech).

Понимая всю сложность задачи внедрения ИИ в закрытую корпоративную среду, мы подготовили методику, которая поможет избежать типичных ошибок и выстроить эффективную систему. 

Итак, что и в какой последовательности нужно делать, чтобы запустить ИИ в on-premise среде предприятия?

1. Понять ключевые сложности внедрения ИИ в корпоративные информационные системы
2. Построить on-premise инфраструктуру с учетом ИБ и технологической зрелости
3. Внедрить методику AI TRiSM для управления доверием и рисками
4. Обеспечить защиту и управление данными
5. Использовать инфраструктурные решения с концепцией Secure by design
6. Обеспечить технологическую независимость и диверсификацию решений